Pattern Recognition

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中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表投稿信息同类期刊

中文名称：

模式识别

期刊缩写：

Pattern Recognit. copy

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影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

7.5

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 0031-3203

研究领域：

工程技术-工程：电子与电气

创刊年份：

1968年

h-index：

h-index是指该期刊有h篇文章至少被引用h次，是一项简单易懂的评估指标，不像平均值会受极端值影响，可呈现出多数文章的被引用表现。Google使用过去5年的h-index数据评价期刊的影响力，“h5指数”比较难以被人为操控，不会因为多了一篇超高被引论文而明显增长，另一方面，刻意减少发文量也不会对提升h5指数有作用。

180

自引率：

16.20%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

10.02%

原创研究文献占比：

99.68%

SCI收录类型：

Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)

期刊官网：

http://www.journals.elsevier.com/pattern-recognition/

期刊介绍英文：

The field of Pattern Recognition is both mature and rapidly evolving, playing a crucial role in various related fields such as computer vision, image processing, text analysis, and neural networks. It closely intersects with machine learning and is being applied in emerging areas like biometrics, bioinformatics, multimedia data analysis, and data science. The journal Pattern Recognition, established half a century ago during the early days of computer science, has since grown significantly in scope and influence.

期刊介绍中文：

《模式识别》既成熟又发展迅速，在计算机视觉、图像处理、文本分析和神经网络等多个相关领域发挥着至关重要的作用。它与机器学习密切交叉，并被应用于生物识别、生物信息学、多媒体数据分析和数据科学等新兴领域。《模式识别》杂志创刊于半个世纪前的计算机科学早期，自创刊以来，其范围和影响力显著扩大。《模式识别》已被国际重要权威数据库SCIE收录,JCR分区 Q1。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
14.4	2.732	2.707	学科排名百分位大类：Computer Science 小类：Signal Processing 9 / 131 93% 大类：Computer Science 小类：Software 30 / 407 92% 大类：Computer Science 小类：Computer Vision and Pattern Recognition 10 / 106 91% 大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence 33 / 350 90%

发文信息

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

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